阅海湿地芦苇NPP遥感估算及其时空变化分析

钟宇峰 牛涛 贾文贤 崔云磊,4 刘洪利 邓博文 崔洋 吴门新

(1.中国矿业大学(北京),北京 100083；2.富景天策(北京)科技集团有限公司,北京100089；3.中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室大气化学实验室，北京100081; 4.中国地质大学(北京),北京 100083；5.宁夏回族自治区气候中心，宁夏 银川 750002；6.国家气象中心生态和农业气象中心，北京 100081)

引言

植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是表征湿地功能的重要指标之一[1-3]。直接反映了湿地植被群落的生产能力，对湿地生态系统碳源、碳汇具有重要的指示作用[3-7]。传统的估算模型主要分为统计模型、参数模型和过程模型[8]。统计模型中，王芳等[9]利用1961—2008年七星河湿地逐日气温、降水量资料,采用Miam(iR)模型计算植被NPP(NPP地上与NPP总)；宗玮等[10]按照不同植被类型分别建立LAI样方NPP回归模型，同时计算修正土壤调节植被指数，估算出崇明东滩湿地典型植被净初级生产力。参数模型中，王莉雯和卫亚星[11]估算湿地耐盐植被净初级生产力(NPP)时将盐分胁迫因子考虑在内,构建了基于光能利用率和遥感数据的湿地植被净初级生产力模型；张冬有等[12]以C-FIX模型为基础,估算黑龙江省2000年5—9月的森林植被NPP。过程模型中，胡波等[13]利用Biome-BGC模型，估算了黄淮海地区的生态系统生产力；李传华等[14]基于校正的CASA模型对河西走廊NPP进行估算与研究；毛德华等[15]应用CASA模型基本结构式，整合VPM和TEM模型，估算出中国东北地区沼泽湿地植被净初级生产力。Riutta等[16]通过研究NPP与森林的关系，确定伐木可以引起热带森林碳生产和分配的重要变化；刘洋洋等[17]基于CASA模型，结合MODIS系列数据、植被数据和气象数据对中国草地NPP进行估算，得到2000—2015年间中国草地NPP时空变化情况；陈峰等[18]基于CASA估算NPP，结合GIS分析方法对元阳县NPP时空差异及其影响因素进行分析；张猛和曾永年[19]融合高时空分辨率遥感影像进行NPP估算；王晓峰等[20]对NPP、土壤保持和产水三种生态系统服务质量参数分别进行逐像元相关性分析，得到新疆生态服务系统时空变化的协同关系。

NPP是表征陆地生态系统的重要指标，丁相元[21]基于GF1数据对内蒙古干旱草原NPP进行估算，验证了遥感数据对于干旱区植被反演的可行性；李传华等[22]通过对河西走廊NPP反演，研究西北干旱区植被NPP年际变化时空贡献及气候驱动。关于银川市阅海湿地生态环境的科研工作较少，且主要为水环境及鸟类群落方面工作，如齐拓野等[23]关于生态需水的研究，杜天奎与谢强[24]关于鸟类物种多样性的研究，目前对阅海湿地植被时空变化的研究较少。本文基于Landsat资料对1987—2017年间阅海湿地芦苇NPP进行时空变化研究和趋势分析，该研究对认识阅海湿地最近31 a生态变化特征及成因具有重要意义，为评估已开展的保护与修复措施的有效性提供科学依据和参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源

遥感资料采用1987—2011年分辨率为30 m的Landsat 5数据、2013—2017年的Landsat 8数据及2015—2017年分辨率为4 m的GF2数据(自陆地观测卫星数据服务处获取)。均进行数据预处理(辐射定标，大气校正及几何校正)、面向对象分类、计算NPP值。其中2016年、2017年两种卫星资料时间最相近，分别对其进行比较分析得出结果(表1)。2016—2017年Landsat与GF2反演区域平均值并未因分辨率不同而产生太大差异。2016—2017年Landsat与GF2数据NPP变化趋势基本一致。综合考虑GF2与Landsat影像的获取难度、资料时间跨度与实际应用效果，本文采用Landsat影像进行研究。

表1 2016—2017年阅海湿地GF2及Landsat 8反演的NPP区域均值

采样时间为2018年8月，由于8月底正是植被全年生长最旺盛的季节，而10月开始植被就停止生长，并进入凋零。8月采样所获取的地面生物量可以视为全年植被生长的累积量。选择阅海湿地主要植被之一的芦苇作为采集对象，阅海湿地芦苇的生长区域包括水生芦苇区域和陆生芦苇区域两大类，两种芦苇生长情况由于生长环境的不同存在着较大差距，采样为达到较好的代表性，故在水生区域与陆生区域分别设置3个采样点，样方大小为1 m×1 m，在布设过程中尽量考虑样方的均匀性和代表性，以减少因样方布设位置带来的误差，以上样本采集后，装入对应实验袋，并根据GPS信息进行编号，同时对鲜重进行标定，晒干后在65℃环境内烘干2 h至恒重，得到各采样点地(水)上生物量干重数据，采用目前通用的生物量干重(g·m-2)与NPP(g·C·m-2)的转换系数0.45得到样区内的实测NPP数据[25]。表2是对2018年8月阅海湿地每一个设置的样方中的芦苇株数、鲜重、干重，NPP称重结果的记录。该实测值为模型的选择及分析提供主要参考信息。NPP计算公式如下:

表2 2018年8月阅海湿地采样结果

NPP=Dw×0.45

(1)

式(1)中，NPP为实测计算NPP值；Dw为平方米内芦苇干重；0.45为通用生物量干重与NPP的转换系数0.45。

1.2 研究方法

1.2.1 面向对象分类

本实验主要在ENVI软件中采用多尺度分割后使用监督分类，将影像大致分为水域、建设用地、水生芦苇、陆生芦苇、农田等类型。

1.2.2 NPP的估算方法

传统的NPP估算方法为CASA估算模型，该模型是针对北美地区所有植被建立的[26]，同时该模型提出在理想状态下植被存在最大光能利用率，但实际上不同植被的最大光能利用率是不同的，该模型适用于低空间分辨率NPP计算。为了获得更高的精度，许多学者根据不同的需求和植被特征调整了CASA模型[27]中的参数，而罗玲[28]提出了中高空间分辨率芦苇湿地植被NPP遥感估算模型其计算公式如下：

(2)

MSAVI=

(3)

NPP=[(-8× 10-6)×(937.36×NDVI1.8918)2+0.0113×(937.36×NDVI1.8918+0.9407)]×[(-8069.8)×MSAVI2+10292×MSAVI-1542.9]

(4)

式(2)—式(4)中，NDVI为归一化植被指数；NIR为近红外波段反射率；R为红光波段的反射率[29]；MSAVI为基于反射率计算的修正的土壤调节植被指数。

传统NPP光能利用模型(如CASA)估算得到的芦苇NPP值大致为500 g·C·m-2[26-27]，罗玲[28]在其论文中说明了利用其建立的遥感估算模型反演的NPP值相较于CASA模型更接近实际采样值。本文利用Landsat资料，通过式(4)对2018年8月阅海湿地NPP进行反演，计算结果为1033.52 g·C·m-2，这与2018年8月在阅海湿地实地采样(表1)得到的NPP均值1151.19 g·C·m-2基本一致。因此，本文利用Landsat资料，采用罗玲的遥感估算模型式(4)反演阅海湿地1987—2017年逐年NPP值。

1.2.3 趋势分析方法

在模拟每个栅格的变化趋势分析方法中，一元线性回归分析具有较大优势[30]。本文用一阶线性拟合的方法来模拟多年NPP的变化趋势，计算公式为：

Yi=aXi+b

(5)

(6)

(7)

△ai=Yi-Y1

(8)

式(5)—式(8)中，i为1—31的年序号；Yi为第i年线性拟合得到的NPP值；a,b为一元线性回归分析后的参数；Y1为经过一元线性线性回归分析后第1年的NPP值；Δai为经过一元线性回归分析后第i年相对于第1年NPP变化量；其中Δai>0说明第i年的NPP是相对增加的，否则为相对减小。

1.3 研究区域

阅海湿地位于中国宁夏回族自治区银川市金凤区，位于38°14′N、106°14′E，地处中国西北地区、宁夏平原中部，总面积为20 km2(图1a)，是银川市面积最大、地貌保持最完整的一块生态湿地[31]。地处温带大陆性气候，四季分明，春迟夏短，秋早冬长，雨雪稀少，蒸发强烈。年平均气温8.5 ℃，年平均降雨量200 mm左右。本实验于2018年8月在阅海湿地进行实地芦苇采样。

图1 2018年阅海湿地的地理位置(a)和土地覆被分类(b)

结合Google Earth高分辨率的影像对研究区内的地物类型进行感兴趣区域(Region of interest，ROI)选择，作为监督分类中的先验知识，对整幅影像进行分类，同时利用野外考察获取的数据对监督分类的结果进行验证，最终获得湿地土地覆被分类图(图1b)。阅海湿地中心区域以及四周区域主要分布的植被为芦苇，水域中有大量水生芦苇，湖域四周为水生芦苇与陆生芦苇伴生，依据其光谱差异性对其进行分类。综合1987—2017年湖域面积变化情况以及对湖域周围的植被变化情况分析，可以确定本文的研究区域包括了芦苇生长区域。

2 结果分析

2.1 1987—2017年阅海湿地芦苇NPP均值时间变化及与气温、降水的关系

基于Landsat资料，利用式(4)对通过分析1987—2017年阅海湿地芦苇NPP平均值进行反演，其结果见NPP平均值变化曲线(图2)。该区域最近31 a的NPP平均值浮动较大，其中1988年与1997年为最低值和次低值年，由于这两年夏季无较好质量Landsat影像，因此分别由1988年10月与1997年5月影像代替，故其NPP平均值相对于7—8月影像计算得出的NPP平均值略低。2002年为第3低值年，年平均值为691.11 g·C·m-2，该年影像为夏季正常质量影像，经分析得其平均值较低的原因为：阅海湿地自2002年开始造湖活动，人类活动影响较大。2002年后NPP平均值随时间先增大后减小，其原因为：造湖运动初期，湖周围区域农田荒废，环境水资源激增，使得芦苇等杂草生长旺盛；但造湖活动后期开始开发湖边娱乐项目、兴建公园，故此NPP平均值明显减少。2013年后阅海湿地大致成型，NPP平均值波动不大。2012年缺少卫星影像数据，造成当年NPP值缺失。1987—2017年的31 a间，NPP平均值为500—2000 g·C·m-2。

为探究阅海湿地NPP平均值变化趋势与气候因素之间的关系，利用Pearson相关分析方法，对NPP平均值与月累计降水量和月平均气温之间的关系进行分析(表3)。结果表明，1987—2017年NPP平均值与同年6—8月月平均气温呈弱负相关，其中与6月平均气温相关性最强，为-0.19；NPP平均值与同年6月累计降水量呈弱正相关，与7月、8月降水均呈弱负相关。经P-value检验表明，均未通过显著性检验，说明阅海湿地芦苇生长受气温与降雨影响较小，可能主要受到阅海湿地的城市化进程的影响。

表3 1987—2017年阅海湿地气温、降水量与NPP平均值的相关系数及显著性检验

2.2 阅海湿地NPP空间分布的年代际变化

NPP平均值仅能体现研究区域总体芦苇NPP变化，难以得出芦苇长势的空间变化。故本实验利用MATLAB软件对研究区域芦苇NPP平均值进行逐像元计算，将一半以上年份无植被覆盖的像元定义为无植被覆盖像元，减少极端情况对整体实验的影响。由于气候变化具有年代际变化特征，所以本文分别对研究区域内芦苇NPP进行31 a时间序列(图3a)、10 a时间序列(图3b至图3d)与年代际时间序列特征分析(图3e至图3h)。

图3 1987—2017年(a)、1987—1996年(b)、1997—2006年(c)、2007—2017年(d)、1987—1989年(e)、1990—1999年(f)、2000—2009年(j)和2010—2017年(h)阅海湿地NPP平均值空间分布

对1987—2017年阅海湿地NPP平均值进行分析(图3a)，NPP高值区域为芦苇长势较好的水生芦苇区域，此种类型多分布于阅海湿地的中心区域；NPP中值区域为长势一般的水生芦苇与长势较好的陆生芦苇伴生的区域，多分布于阅海湿地的四周水域及含水量较高的水田内部；NPP低值区域为长势较差的陆生芦苇，多生长在荒废的农田。上述分布格局的影响因素主要有两方面：一是水生芦苇长势优于陆生芦苇。研究区域为大片湿地，对于适合在水中生长的芦苇来说，环境更为适宜，故湖心及沿湖四周存在大量长势良好的水生芦苇；二是研究区域生态环境人为干预程度历年变化较大。为改善阅海湿地的生态环境，政府开展了一系列生态工程，水体中心区域的芦苇覆盖范围变化较大。且造湖运动开始后，水域范围扩大水生芦苇生长环境变好，故水域四周NPP值明显偏高。随着造湖运动的结束及湖周围公园的兴建，阅海湿地四周的芦苇NPP值明显减少。对自1987年开始的每10 a时间序列进行分析(图3b至图3d)，可以得出1987—1996年与1997—2006年的NPP平均值大小的分布格局没有太大变化，但是2007—2017年NPP平均值较前两个10 a相比，NPP最大值和最小值均在增加，说明NPP平均值总体上呈增长趋势。自开展造湖运动后，阅海湿地中心区域芦苇的生长环境遭到严重破坏，故从NPP平均值分布上可以看出，2007—2017年湖中心NPP值大幅度下降(图3d)。

阅海湿地芦苇空间分布总体与水域范围相同，但对该区域不同年代际的NPP进行分析可以看出(图3e至图3h)，20世纪80年代末和21世纪10年代NPP值大于20世纪90年代和21世纪00年代。20世纪80年代末和21世纪10年代区域内最大值分别为3611.97 g·C·m-2和3555.31 g·C·m-2。20世纪90年代和21世纪00年代，区域内最大值分别为3090.29 g·C·m-2和3224.88 g·C·m-2。从整体性看，20世纪80年代和21世纪10年代最大值分布的区域主要为阅海湿地的中心区域，而20世纪90年代和21世纪00年代最大值区域分布在阅海湿地的四周区域，且分布较为均匀，总体趋势为NPP平均值稳步增长。

2.3 阅海湿地芦苇NPP时间变化趋势分析

为减小某些年份数据对整体结论的影响，分别按照31 a时间序列(图4a)、每10 a时间序列(图4b至图4d)和年代际时间序列(图4e至图4h)对阅海湿地芦苇NPP进行线性趋势计算。

图4 1987—2017年(a)、1987—1996年(b)、1997—2006年(c)、2007—2017年(d)、1987—1989年(e)、1990—1999年(f)、2000—2009年(j)、2010—2017年(h)阅海湿地NPP变化趋势空间分布

从1987—2017年共计31 a阅海湿地芦苇NPP变化趋势可以看出(图4)，除了阅海湿地东北部植被NPP呈减少趋势外，湖中区域与四周区域的NPP呈增加趋势(图4a)。其主要原因为造湖活动使大量耕地及沼泽环境直接转换为水环境，阅海湿地水域增加，使得水生芦苇生长环境显著变好，因此湖中区域的NPP值呈增长趋势。而阅海湿地东部芦苇NPP普遍呈减少趋势的主要原因是造湖前此地多为旱地，植被稀疏，而造湖后此地先退耕还湖，后修建成湖边公园，芦苇的生长环境受人为因素的干扰发生了变化，导致芦苇NPP呈减少的趋势。除上述两个位置外，其余部分受影响较小，总体变化不大。

由每10 a时间序列趋势分析结果可知，1997—2006年阅海湿地四周的NPP呈减少趋势，其中阅海湿地东部沿湖区域减少趋势较大(图4e至图4h)。2007—2017年NPP减少趋势有所减缓，该区域进入造湖运动后的恢复期(图4d)。20世纪90年代(图4f)和21世纪00年代(图4g)该区域的NPP总体呈增长趋势，除了20世纪90年代阅海湿地的北部部分区域和21世纪00年代的湖中心小部份区域、四周部分区域呈减少趋势，阅海湿地其他区域在20世纪90年代和21世纪00年代呈稳步增长的趋势。为扩大阅海湿地的范围，政府采取了一系列的生态工程，例如造湖运动，该工程主要目的是扩大阅海湿地的水域面积，但破坏了阅海湿地四周区域芦苇的生长环境，使得NPP值呈现骤减的现象(图4h)。

3 结论与讨论

(1)1997—2006年7月、8月中，2002年NPP平均值最低(691.11 g·C·m-2)，2003—2007年NPP平均值先增大后减小；这是由于造湖运动初期，农田荒废，水资源激增，使得芦苇长势变好；2008年后芦苇NPP平均值趋于平缓，说明该湿地芦苇生态稳定性增加，与银川市开展的恢复阅海湿地建设工程有关。

(2)1997—2006年造湖运动前后，阅海湿地NPP平均值空间差异大。造湖运动之前，湖域中包含部分农田，而造湖运动对农田区域进行了整改，整改后湖域NPP平均值的来源主要为芦苇。这表明退田还湖工程对阅海湿地植被有影响。

(3)1987—2017年阅海湿地芦苇NPP变化区域差异明显。阅海湿地东北部区域呈降低趋势，为片状分布，其他区域增加和降低的趋势交错出现。造湖运动期间，阅海湿地南部区域和部分水田区域NPP增加明显，均高于31 a 的NPP变化趋势。对比造湖运动前后10 a的NPP平均值变化情况，前10 a的NPP平均值增加的区域面积明显大于造湖运动后10 a的NPP平均值增加区域面积。

(4)本实验采用目前普遍采用的1 m×1 m样方，在实际采样地点选择上遵循了随机性。Landsat为30 m×30 m空间分辨率的卫星影像，两者虽然在空间分辨率上有区别，但由于采样点选择的随机性，因此认为其具有一定的代表性。当然在条件具备的情况下，若能采用对应空间分辨率的样方大小应更为理想。

(5)芦苇生长旺季为7—8月，8月底NPP达到最大，本实验采用对应时间遥感数据进行NPP反演。在讨论气象条件对湿地芦苇NPP的影响时，考虑到气象因子对芦苇生长的影响具有滞后性，因此采用了 6—8月气温、降雨数据计算其与NPP之间的相关系数。由于篇幅所限，更多气象因子与NPP之间关系还有待于进一步研究。

(6)经本文分析阅海湿地NPP变化趋势可以得知，造湖运动造成湖域东部区域NPP值普遍降低，造湖运动结束后湖域周围NPP呈缓慢增长趋势，2010年以来湖域四周进行的生态公园修建等活动使得阅海湿地四周NPP值减少。因此，人为活动对阅海湿地生态环境变化具有一定程度的影响。在湿地生态的研究中，遥感反演相较于实地调研，具有更强时效性，可为银川地区生态环境改造工程实施提供参考。